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环境科学课程

环境科学课程可以帮助您了解生态系统、生物多样性、气候变化和环境政策。您可以掌握数据分析、实地研究技术和环境影响评估方面的技能。许多课程都会介绍用于绘制和分析环境数据的地理信息系统 (GIS) 等工具,以及用于解释研究结果的统计软件。您还将探索可持续资源管理的方法和应对环境挑战的策略。


热门环境科学课程和认证


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    E

    EDHEC Business School

    气候变化与可持续投资

    您将获得的技能: 适应气候变化, 成本效益分析, 经济学, 环境, 项目融资, 能源与公用事业, 投资, 投资管理, 环境、社会和公司治理(ESG), 环境政策, 政策分析, 资产管理, 测量系统, 工程学, 金融市场, 金融, 证券(金融), 企业财务, 投资组合管理, 减缓气候变化

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)

    您将获得的技能: AI Product Strategy, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Digital Transformation, Deep Learning, Technical Management, Machine Learning, Responsible AI, Data Ethics, Data Science

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    机器学习操作 (MLOps):入门指南

    您将获得的技能: 自动化, 模型部署, 持续集成, 模型评估, Google 云端平台, 持续部署, Devops, 机器学习, MLOps(机器学习 Operator), 数据管道, 云部署

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    481 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    AI Python for Beginners

    您将获得的技能: Large Language Modeling, Prompt Engineering, Artificial Intelligence, Jupyter, Python Programming, Data Analysis, AI Enablement, Application Development, Scripting, Programming Principles, Automation, Application Programming Interface (API), Debugging, Data Structures

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    221 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of London

    Object Oriented Programming

    您将获得的技能: Pseudocode, C++ (Programming Language), Object Oriented Programming (OOP), C and C++, File I/O, Object Oriented Design, Integrated Development Environments, Computer Programming, Development Environment, Programming Principles, Debugging, Data Structures, Program Development, Algorithms, Interactive Design, Data Modeling, Model Evaluation, Software Engineering, Test Data, Data Validation

    攻读学位

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Google データアナリティクス

    您将获得的技能: Rmarkdown, Data Presentation, Data Ethics, Data Storytelling, Data Visualization, Data Cleansing, Stakeholder Communications, Analytical Skills, Data-Driven Decision-Making, Interactive Data Visualization, Data Visualization Software, Data Validation, Dashboard, Ggplot2, Interviewing Skills, Case Studies, Data Access, Spreadsheet Software, Data Analysis, Data Manipulation

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    614 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of Minnesota

    综合疗法和治疗方法简介

    您将获得的技能: 患者安全, 病人教育与咨询, 科学与研究, 临床实践, 疼痛管理, 医疗保健, 健康与保健 Coach, 健康促进, 心理和行为健康, 医疗程序和 Regulator, 临床研究, 治疗计划, 监管合规, 以患者为中心的护理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    New York University

    金融领域的机器学习基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 金融交易, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 金融服务, 强化学习, 人工神经网络, 降维, 回归分析, 机器学习, 探索性数据分析, 相关性分析, 投资组合管理, 决策树学习, 应用机器学习

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    数据挖掘中的聚类分析

    您将获得的技能: 无监督学习, 模型评估, Algorithm, 数据结构, 应用机器学习, 统计方法, 数据挖掘, 机器学习算法, 数据可视化

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    生成式人工智能和 LLM:架构和数据准备

    您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 大型语言模型, PyTorch(机器学习库), 人工智能, 递归神经网络 (RNN), 自然语言处理, 文本挖掘, 生成式人工智能, 拥抱的脸, 数据预处理, 生成模型架构, 数据管道

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado System

    更多 C# 编程和 Unity

    您将获得的技能: 数据管理, Data Management, 调试, C#(编程语言), 应用程序开发, 计划发展, 脚本, 面向对象编程(OOP), 数据结构, Unity 引擎, 视频游戏开发

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    通过数据和建模进行微积分预习

    您将获得的技能: 微积分, 几何学, 制图, 测量系统, 代数, 分析技能, 统计, 回归分析, 应用数学, 数据分析, 普通数学, 三角法, 相关性分析, 数学建模, R(软件)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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drones for environmental science
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总之,以下是 10 最受欢迎的 environmental science 课程

  • 气候变化与可持续投资: EDHEC Business School
  • AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座): DeepLearning.AI
  • 机器学习操作 (MLOps):入门指南: Google Cloud
  • AI Python for Beginners: DeepLearning.AI
  • Object Oriented Programming: University of London
  • Google データアナリティクス: Google
  • 综合疗法和治疗方法简介: University of Minnesota
  • 金融领域的机器学习基础: New York University
  • 数据挖掘中的聚类分析: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 生成式人工智能和 LLM:架构和数据准备: IBM

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